基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法与系统技术方案

为了做到寓教于乐，同时为了留住参与名人匹配游戏的用户，本发明专利技术提供了一种基于人脸匹配的名人励志教育推荐和社交网络建立方法与系统。本发明专利技术以人脸匹配出的相似名人人脸为切入点进行名人励志教育，并以具有相似的名人人脸为共性构建社交网络。本发明专利技术方法步骤和系统模块包括：名人库构建、人脸检测与属性分析、人脸特征提取、名人匹配、名人励志教育推荐和社交网络构建。另外，为了提高人脸匹配的稳定性，提供了一种融合人脸脸型和纹理特征的人脸相似匹配方法。本发明专利技术提供的名人励志教育推荐和社交网络建立方法与系统可以应用于教育、政府、游戏和商业等。

【技术实现步骤摘要】
基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法与系统
本专利技术涉及图像处理与模式识别，互联网教育和社交领域，特别涉及一种基于人脸识别技术的智慧教育和智慧社交方法与系统。
技术介绍
近些年来，人们对相似脸搜索和名人脸匹配的关注度日益提高，一些知名应用如微软的twinsornot，Face++的相似脸搜索、百度明星脸、百度魔图、寻找明星脸、照照明星脸等的出现，标志着相似脸搜索正成为新一轮的研究热点。然而，目前的名人脸匹配游戏更多的只限于明星且都是基于游戏娱乐思想。目前社会媒体过多关注娱乐明星，而对人类社会做突出贡献的科学家名人们往往没人想起，实际上这类科学家名人们更应该被关注与宣传，以起到传播正能量的作用。因此，本专利技术将更多关注对社会有巨大贡献的名人脸匹配；另外，在用户娱乐的同时向其推荐名人简介和励志事迹，做到科普教育的作用，真正做到寓教于乐。
技术实现思路
为了真正做到寓教于乐，本专利技术提供了一种基于人脸匹配的名人励志教育推荐和社交网络建立方法与系统。一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法，其特征在于，包括如下步骤：S1名人库构建在后台离线收集名人人脸图像，并进行图像归一化处理和特征提取。所述的名人主要从在世的科学家、教育家、医学家、哲学家、文学家、历史学家、音乐家、企业家、国家领导人、具有正能量的明星中选取。进一步的，对收集的名人人脸图像进行预处理：包括人脸检测、关键点定位、分辨率和姿态评判、人脸剪切和归一化处理。最后得到统一大小为100×100的标准人脸图像。所述的人脸检测、关键点定位、分辨率和姿态评判、人脸剪切和归一化处理方法同步骤S2中相应方法一样。进一步的，对标准人脸图像进行人脸脸型和纹理特征提取存入名人人脸特征库。所述的人脸特征提取方法同步骤S3中相应方法一样。S2人脸检测与属性分析对用户输入的人脸图像（文件上传或现场拍照）进行人脸检测和关键特征点定位，并进行性别和姿态分析，最后得到无背景的归一化大小为100×100的标准人脸图像。为了提高人脸检测、关键点定位和属性分析的速度和精度，本专利技术采用美国马里兰大学的RajeevRanjan等人提出的HypeFace（RanjanR,PatelVM,ChellappaR.HyperFace:ADeepMulti-taskLearningFrameworkforFaceDetection,LandmarkLocalization,PoseEstimation,andGenderRecognition）方法，一种可以同时进行人脸检测、关键点定位、姿态和性别识别的多任务深度学习网络。即利用HypeFace一次性完成人脸检测与关键点定位，并识别出检测人脸的性别与姿态信息。所述的人脸关键点，其特征在于，本专利技术提取人脸68个关键点，如图1所示。所述的归一化人脸是根据人脸关键点剪切出无背景的干净人脸图像，并进行归一化处理。其中，剪切规则为，两边以人脸耳根点为边界，上边界以眉尖点为基准再往上提升10个像素点，下边界以下巴点为基准，再往下下降5个像素点。优选的，为了提高后期人脸匹配精准度，本专利技术提出对检测到的人脸进行分辨率和姿态评判：分辨率评判，其特征在于，根据检测到的人脸图像占整幅图像的比例和两眼之间瞳距的长度来判断。如果人脸图像占整幅图像的比例小于2/5，且瞳距小于35，则认为人脸图像分辨率不合格。姿态评判，其特征在于，根据得到的人脸在X、Y和Z轴上的旋转角度（姿态信息）进行姿态评判。如果在任意一个坐标轴上旋转角度大于45度，则认为人脸姿态不合格。S3人脸特征提取针对检测到的合格人脸图像提取其鉴别特征，提取的特征包括人脸脸型特征和人脸纹理特征。所述的人脸脸型特征，其特征在于，根据人脸关键点提取了34个人脸几何结构比例特征。所述的人脸纹理特征，其特征在于，采用FaceNet网络提取人脸纹理特征，并利用主成份分析（PCA）技术进行特征降维。S4名人匹配将用户人脸图像特征与名人库中人脸图像特征进行匹配，找出最相似名人脸：首先，将S3步提取的人脸脸型特征和纹理特征分别与名人库相应的特征进行匹配；然后，将脸型和纹理特征匹配结果进行融合得出最终相似度；最后，对所有相似度进行排序找出最相似的名人。S5名人励志教育推荐在匹配出的最相似名人人脸图像加上超链接，当用户点击名人人脸时便链接到名人简介页面进行名人励志和正能量宣传，其中名人简介和励志故事采用文字和视频播放相结合的形式进行。另外，系统还加入跟踪推荐功能，即后续如果相匹配的名人有相应的正能量活动和事件时，及时向用户推荐。S6社交网络构建以名人姓名为主题构建一个相似人脸社交群。因此，有多少位名人就有多少个群。当用户名人匹配完成后，可以选择加入此名人群进行交流互动。每一个参与名人匹配的用户都有一个群与其对应，这样便可以建立起一个囊括所有人的庞大社交网络。所述的社交群是以具有相似名人脸为切入点构建的社交平台，但还可应用于Facebook、QQ、微信、陌陌、微博、贴吧、人人网、豆瓣、知乎、美拍和天涯社区等已存在的社交平台。一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立系统，其特征在于，包括如下模块：名人库构建模块，主要用于离线进行名人人脸图像收集、处理和特征提取。所收集的名人来源于科学家、教育家、医学家、哲学家、文学家、历史学家、音乐家、企业家、国家领导人、具有正能量的明星。所述的人脸图像处理包括人脸检测、关键点定位、人脸剪切和归一化。所述的特征提取包括人脸脸型特征和纹理特征。人脸检测与属性分析模块，用于在线对用户输入的人脸图像进行人脸检测、关键点定位、人脸剪切和归一化、人脸图像质量评判处理。人脸特征提取模块，用于对检测到的人脸提取脸型特征和纹理特征。名人匹配模块，用于将用户输入的人脸特征与名人库中的人脸特征进行匹配，找出最相似的名人人脸。名人励志教育模块，用于将匹配的最相似名人的简介推送给用户，以起到励志教育和传播正能量的作用。社交网络构建模块，用于构建每个名人的相似人脸群，并以此为基础完成整个相似脸社交网络的构建。当用户匹配出最相似的名人后，提示用户加入名人相似脸群，此群都是来自五湖四海的人，其共同点就是都与名人脸相似，即群里每一个人都相互具有相似脸。本专利技术有益效果为：1）相比于现有的人脸相似度匹配方法，本专利技术采用人脸脸型与纹理相结合的方法，使匹配的结果更稳定；2）本专利技术通过相似名人脸这个共同点为切入点构建一个庞大的社交网；3）现有的名人匹配游戏，只是到名人匹配结果展示就完了，没有后续交互；而本专利技术在名人匹配后，还可以进行名人励志教育传播正能量；另外，通过构建相似人脸社交群的方式，可以进一步吸引用户和留住用户。附图说明图1人脸68个关键点定位图图2一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法流程图图3人脸脸型几何结构特征提取示例图图4一种基于名人匹配的社交网络构建示意图图5一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立系统框架图具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例1：图2示出了一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法流程图，详述如下：在步骤S101中，所述的名人库本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法，其特征在于，包括如下步骤：名人库构建：在后台离线收集名人人脸图像，并进行图像归一化处理和特征提取；人脸检测与属性分析：对用户输入的人脸图像进行人脸检测和关键特征点定位，并进行性别和姿态分析，最后得到无背景的归一化的标准人脸图像；人脸特征提取：针对检测到的标准人脸图像提取其鉴别特征，提取的特征包括人脸脸型特征和人脸纹理特征；名人匹配：将用户人脸图像特征与名人库中人脸图像特征进行匹配，找出最相似名人脸；名人励志教育推荐：在匹配出的最相似名人人脸图像上加入超链接，当用户点击名人人脸时便链接到名人简介页面进行名人励志和正能量宣传；社交网络构建：以名人为主题构建一个相似人脸社交群，所述的社交群是以具有相似名人脸为切入点构建的社交平台，但还可应用于Facebook、QQ、微信、陌陌、微博、贴吧、人人网、豆瓣、知乎、美拍和天涯社区等已存在的社交平台。

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法，其特征在于，包括如下步骤：名人库构建：在后台离线收集名人人脸图像，并进行图像归一化处理和特征提取；人脸检测与属性分析：对用户输入的人脸图像进行人脸检测和关键特征点定位，并进行性别和姿态分析，最后得到无背景的归一化的标准人脸图像；人脸特征提取：针对检测到的标准人脸图像提取其鉴别特征，提取的特征包括人脸脸型特征和人脸纹理特征；名人匹配：将用户人脸图像特征与名人库中人脸图像特征进行匹配，找出最相似名人脸；名人励志教育推荐：在匹配出的最相似名人人脸图像上加入超链接，当用户点击名人人脸时便链接到名人简介页面进行名人励志和正能量宣传；社交网络构建：以名人为主题构建一个相似人脸社交群，所述的社交群是以具有相似名人脸为切入点构建的社交平台，但还可应用于Facebook、QQ、微信、陌陌、微博、贴吧、人人网、豆瓣、知乎、美拍和天涯社区等已存在的社交平台。2.根据权利要求1所述的一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法，其特征在于，所述的名人库主要从在世的科学家、教育家、医学家、哲学家、文学家、历史学家、音乐家、企业家、国家领导人、具有正能量的明星中选取。3.根据权利要求1所述的一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法，其特征在于，所述的分辨率评判是根据检测到的人脸图像占整幅图像的比例和两眼之间瞳距的长度来判断：如果人脸图像占整幅图像的比例小于2/5，且瞳距小于35，则认为人脸图像分辨率不合格；所述的姿态评判是根据得到的人脸在X、Y和Z轴上的旋转角度进行姿态评判：如果在任意一个坐标轴上旋转角度大于45度，则认为人脸姿态不合格。4.根据权利要求1所述的一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法，其特征在于，所述的人脸脸型特征是根据人脸关键点提取了34个人脸几何结构比例特征，具体请见说明书实施例1中的表1；所述的人脸纹理特征是采用FaceNet网络提取人脸纹理特征，并利用主成份分析（PCA）技术进行特征降维。5.根据权利要求1所述的一种基于人脸匹配的名人励志推荐和社交网络建立方法，其特征在于，所述的名人匹配方法为：首先，将提取到的人脸脸型特...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖海斌，
申请(专利权)人：廖海斌，
类型：发明
国别省市：湖北,42